¿Qué es la integración de datos en la nube?

El objetivo de la integración de datos en la nube es mejorar el acceso y la entrega de los datos en la nube en toda la organización y, al mismo tiempo, garantizar que los datos permanezcan seguros, gobernados y con buen rendimiento como parte de una estrategia más amplia de gestión de datos empresariales. Estas capacidades fundamentales son especialmente críticas a medida que las organizaciones buscan adoptar IA, mejorar la experiencia del cliente y escalar el análisis en tiempo real en medio del volumen, la velocidad y la variedad crecientes de datos.

Bajo el paraguas de la integración de datos en la nube hay dos subtipos: la integración de datos en la nube híbrida y la integración de datos multinube.

• Integración de datos en nube híbrida: integra datos que residen en nube pública, nube privada y en infraestructuras on-premises.
  
  
• Integración de datos multinube: integra los datos que residen en los servicios en la nube de más de un proveedor de servicios en la nube.

Hoy en día, la mayoría de las empresas operan en entornos multinube híbridos que abarcan servicios de nube pública y privada de múltiples proveedores. En este modelo, la integración de datos en la nube proporciona la base para mantener los datos accesibles, fiables y utilizables dondequiera que residan.

Almacenar los datos de la empresa en la nube ofrece claras ventajas, sobre todo la erradicación de los límites de almacenamiento en disco duro y la capacidad de almacenar fácilmente cantidades masivas de big data. Otros beneficios comunes incluyen la rentabilidad, la escalabilidad y la mejora de la continuidad del negocio.

Debido a estas ventajas, las organizaciones han trasladado los datos a la nube a un ritmo acelerado (manteniendo los datos on premises para cumplir con los requisitos de rendimiento o normativos). Algunas previsiones proyectan que el gasto en almacenamiento en la nube empresarial alcanzará los 128 000 millones de dólares para 2028¹. Otros estiman que la cantidad de datos almacenados en todo el mundo se duplicará entre 2024 y 2029².

Ahora, los datos de la nube empresarial, uno de los activos críticos de una organización, se distribuyen cada vez más en entornos híbridos y multinube en una amplia gama de formatos estructurados y no estructurados.

Esta disparidad de datos ha dado lugar a entornos de datos fragmentados, con la información aislada en distintos equipos, plataformas y entornos, lo que dificulta su uso por parte de los equipos. Al mismo tiempo, el volumen de datos generados por aplicaciones, dispositivos de Internet de las cosas (IoT) y datos de transacciones sigue creciendo tanto en la nube como on-premises.

La integración de datos en la nube puede ayudar significativamente a abordar esta complejidad. Combina y armoniza los datos en la nube y on-prem. Esta visión unificada hace que los datos de la nube sean accesibles y utilizables para el análisis y la toma de decisiones. En una era de rápida innovación y datos cada vez más fragmentados, esta capacidad es esencial.

La fragmentación puede sofocar la innovación y dar lugar a decisiones lentas, incoherentes o inexactas, lo que limita la capacidad de una organización para innovar, adaptarse y lograr la eficiencia operativa. De hecho, según datos del IBM Institute for Business Value, el 68 % de los CEO encuestados afirman que la arquitectura de datos integrada en toda la empresa es crítica para permitir la colaboración interfuncional e impulsar la innovación³.

Las iniciativas de inteligencia artificial (IA), en particular, dependen de datos unificados, fiables y coherentes. Sin una estrategia sólida de integración de datos, las organizaciones podrían tener dificultades para operacionalizar la IA a escala.

La integración de datos en la nube sigue los pasos típicos de una integración de datos, pero puede diferir en el orden operativo y en las especificaciones técnicas, específicamente en la forma en que se diseñan los pipelines para orquestar el movimiento y el procesamiento de los datos en entornos híbridos y de nube distribuidos.

1. Identificación de fuentes de datos: en la integración de datos en la nube, las fuentes de datos tienen características específicas de la nube. Comúnmente incluyen almacenes de datos en la nube, software como servicio (SaaS) y aplicaciones en la nube, sistemas de almacenamiento de objetos en la nube y sistemas de fuentes híbridas que abarcan sistemas heredados on-premises y almacenes de datos basados en la nube.
   
   
2. Extracción de datos: los datos se extraen de fuentes híbridas y en la nube mediante herramientas y procesos nativos de la nube que, por lo general, admiten la ingesta de datos incremental y casi en tiempo real (además del lote tradicional cuando es necesario). La extracción suele implicar interfaces de programación de aplicaciones (API) o conectores, tanto gestionados como incorporados.
   
   
3. Cartografía de datos: los esquemas cartográficos definen la forma en que los elementos de datos de los diferentes sistemas se corresponden entre sí. Este paso ayuda a garantizar la alineación de los datos durante la integración. En la integración de datos en la nube, los procesos de mapeo deben adaptarse a la desviación del esquema común en las fuentes de la nube y SaaS.
   
   
4. Carga de datos: extracción, carga, transformación (ELT) es el enfoque dominante para la integración de datos en la nube, en el que los datos se cargan en el sistema de destino (como un almacén de datos, un data lake o un lakehouse de datos) antes de la transformación. Este paso utiliza el almacenamiento escalable en la nube y el cloud computing para mover con eficacia grandes volúmenes de datos en la nube.
   
   
5. Transformación de datos: la transformación de datos convierte y enriquece los datos en un formato común para respaldar la precisión y la compatibilidad posterior. Las transformaciones suelen utilizar servicios nativos de la nube y siguen un enfoque ELT, aprovechando el procesamiento paralelo y el funcionamiento continuo para el acceso a los datos bajo demanda en entornos de nube.
   
   
6. Validación de datos y garantía de calidad: los controles de calidad ayudan a garantizar la precisión y la calidad de los datos al verificar errores, inconsistencias y problemas de integridad de los datos. Las comprobaciones de validación automatizadas se utilizan a escala para mantener la coherencia entre formatos, códigos, tipos y rangos de datos.

Al igual que la integración de datos tradicional, la integración de datos en la nube ofrece una amplia gama de beneficios, entre ellos:

• Acceso unificado a datos
• Calidad y coherencia de los datos
• Escalabilidad y resiliencia
• Innovación acelerada

Las organizaciones que implementan la integración de datos en la nube pueden enfrentarse a una serie de retos técnicos y operativos que abarcan el gobierno, el rendimiento, el procesamiento en tiempo real y los modelos de implementación.

• Gobierno, seguridad y cumplimiento
• Rendimiento y escalabilidad
• Integración de datos en tiempo real
• Implementaciones híbridas

Integrar datos entre sistemas aumenta el número de posibles vectores de ataque, y con ello el riesgo de acceso no autorizado y exposición de información sensible. Además de las preocupaciones por la seguridad de los datos, la transferencia de datos de los clientes entre regiones, jurisdicciones o entornos en la nube puede estar sujeta a distintos requisitos legales y de residencia de los datos. Las organizaciones deben asegurarse de que los flujos de datos cumplan con las normativas aplicables como RGPD, HIPAA y PCI DSS.

El cifrado de datos (para datos en tránsito y en reposo), la autenticación sólida, los permisos y la autorización en cada punto de integración pueden ayudar a mitigar estos riesgos. Un marco sólido de gobierno de datos también puede ayudar a reforzar la seguridad. Las plataformas de integración de datos con características de seguridad integradas y certificaciones de cumplimiento pueden ayudar a reducir la sobrecarga operativa, mientras que las plataformas gestionadas por el cliente o alojadas localmente ofrecen un mayor control sobre los protocolos de seguridad, la aplicación del cumplimiento y la gestión de infraestructuras.

Equilibrar el rendimiento, el coste y los datos complejos es un reto fundamental de la integración de datos en la nube. A menos que las herramientas de integración de datos estén diseñadas para escalar, les puede costar manejar grandes volúmenes de datos. Los pipelines de ingesta sobrecargados pueden ralentizar el procesamiento de datos, provocar retrasos en los procesos empresariales, generar resultados incoherentes y aumentar los costes.

Las organizaciones pueden dar prioridad a soluciones que admitan conectores de alto rendimiento, procesamiento paralelo y partición para dividir grandes conjuntos de datos. Las características integradas de monitorización y observabilidad pueden proporcionar visibilidad de extremo a extremo sobre los flujos de datos y la utilización de los recursos de almacenamiento para evitar cuellos de botella, asegurando un alto rendimiento independientemente de las fluctuaciones del volumen de datos. Elegir el enfoque de integración adecuado también es crítico. Por ejemplo, los pipelines ELT transforman los datos después de la carga, aprovechando la potencia de cálculo elástica de las plataformas en la nube o los almacenes de datos para procesar los datos a escala.

Integración de datos en tiempo real o casi en tiempo real es cada vez más crítico para las empresas. La toma de decisiones inmediata, las cargas de trabajo de IA y otras operaciones sensibles al tiempo requieren flujos continuos de datos frescos. Sin embargo, la integración de datos en tiempo real es un reto técnico, especialmente en volúmenes de datos elevados en los que se requiere un procesamiento de baja latencia. Las arquitecturas de nube distribuida pueden añadir latencia adicional y preocupaciones sobre la fiabilidad de la red.

Las soluciones de integración de datos en la nube que admiten arquitecturas impulsadas por eventos (EDA) permiten que los sistemas se comuniquen e intercambien datos en tiempo real. El aumento de la adopción de AED en los entornos nativos de la nube marca un cambio importante desde las arquitecturas tradicionales orientadas a lotes hacia arquitecturas más dinámicas y receptivas que procesan los eventos (registros de datos) a medida que se producen.

La captura de datos de cambio (CDC) es otro método de integración en tiempo real compatible con muchas soluciones. Captura y entrega los cambios de datos a medida que se producen a diferentes sistemas de destino, lo que permite la sincronización de datos casi en tiempo real.

Muchas empresas han regulado cargas de trabajo en las instalaciones (por ejemplo, conjuntos de datos almacenados en Oracle Database, IBM® Db2 o SQL Server) que existen fuera de la nube. En estos escenarios, una implementación de integración de datos totalmente basada en la nube no resulta práctica, ya que pueden surgir problemas de interoperabilidad entre los sistemas on-premises y las plataformas en la nube.

Una implementación híbrida ayuda a abordar estos desafíos procesando los datos donde ya residen y ejecutando los pipelines en el mismo entorno (ya sea en la nube u on premises). Estas funcionalidades ayudan a reducir la complejidad de la integración de sistemas heredados y nativos de la nube. También pueden resultar rentables, ya que ayudan a reducir la expansión de herramientas. 

Las implementaciones híbridas de integración de datos utilizan la ejecución remota del motor, un modelo de desarrollo de pipelines nativo en la nube que desacopla el tiempo de diseño y el tiempo de ejecución. Los pipelines se diseñan de forma centralizada y se ejecutan en el entorno de destino: cargas de trabajo de la nube a la nube, de la nube a on-premises y de on-premises a la nube. Esta flexibilidad tiene beneficios combinados, como la reducción del movimiento de datos, la disminución de los costes de salida y la minimización de la latencia de la red.

Hay muchos casos de uso para aprovechar la IA para acelerar, agilizar y optimizar los procesos de integración de datos. Los ejemplos incluyen el mapeo de esquemas asistido por machine learning, interfaces procesamiento del lenguaje natural (PLN) para la transformación de datos, IA generativa para crear datos sintéticos y técnicas con IA para mejorar data replication⁴.

La IA agéntica también es una capacidad de integración de datos moderna y emergente que permite a los equipos de datos expresar los requisitos de Integración en lenguaje natural. A partir de estas entradas, el agente puede proponer de forma autónoma planes de integración y luego ayudar continuamente a optimizar los flujos de trabajo a lo largo del tiempo a medida que cambian los entornos de datos y las necesidades del negocio.

Estas capacidades agénticas ayudan a los ingenieros de datos a diseñar y ejecutar pipelines de datos con mayor rapidez y a reducir los esfuerzos que llevan mucho tiempo, como la entrada manual de datos y la migración de datos. También pueden reducir los retrasos para los usuarios no técnicos, que a menudo no pueden acceder a los datos sin la ayuda de los equipos de ingeniería de datos.

Al igual que con otras iniciativas de IA, el éxito de su implantación depende de que los seres humanos sigan participando en el proceso, además de mantener un sólido gobierno de la IA y una transparencia constante.